Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Acțiunile companiilor software continuă să scadă puternic în 2026, investitorii fiind tot mai îngrijorați că instrumentele bazate pe inteligență artificială ar putea înlocui modelele tradiționale de business din domeniu, potrivit MarketWatch și altor surse de piață. Situația s-a agravat după rezultatele slabe raportate de Dassault Systèmes și scăderi accentuate pentru giganți precum Salesforce și IBM, care au tras în jos indicele Dow Jones cu peste 100 de puncte.
Indicele ETF iShares Expanded Tech-Software a înregistrat un declin de peste 22% în ultimele patru săptămâni – cea mai abruptă cădere din istoria fondului, potrivit datelor compilate de Goldman Sachs. Acțiunile din sectorul software-as-a-service (SaaS), monitorizate de Morgan Stanley, s-au prăbușit cu aproximativ 15% de la începutul anului – cel mai prost debut de an din 2022 încoace.
Scăderile au fost alimentate de lansarea asistentului Claude Cowork AI de la Anthropic, capabil să automatizeze procese profesionale complexe – de la redactare și analiză de date, până la sarcini financiare, juridice și de vânzări. Temerea pieței este că astfel de instrumente autonome ar putea face inutilă o mare parte din software-ul tradițional, reducând cererea și marjele pentru dezvoltatori consacrați.
Potrivit Business Insider, analiștii de la UBS au retrogradat întreg sectorul IT din SUA de la „atractiv” la „neutru”, invocând incertitudinea provocată de AI, investițiile nesustenabile în cloud și lipsa catalizatorilor de creștere. În plus, Microsoft – considerat cel mai bine diversificat dintre „Magnificii 7” – a pierdut 25% din capitalizarea sa în ultimele trei luni, deși a raportat creșteri solide ale veniturilor din Azure.
Nu toți actorii de pe Wall Street consideră că declinul este justificat. CEO-ul Goldman Sachs, David Solomon, a declarat că „povestea ultimelor săptămâni este prea generalizată”, subliniind că „vor exista câștigători și perdanți, iar multe companii se vor adapta cu succes”.
În ciuda pesimismului generalizat, unii analiști remarcă faptul că multiplii de evaluare au coborât la minime istorice: indicele software al Morgan Stanley se tranzacționează în prezent la de 18 ori câștigurile estimate – mult sub media de peste 55 din ultimul deceniu.
Recomandate
Google a introdus discret limite mai stricte pentru abonații plătiți Gemini , iar schimbarea a declanșat reacții negative din partea utilizatorilor care spun că plătesc pentru un serviciu devenit mai imprevizibil, potrivit Android Headlines . Miza este una operațională: când „plătit” nu mai înseamnă acces stabil, produsul devine mai greu de folosit în scenarii profesionale și mai dificil de justificat ca abonament. Noile restricții vizează utilizarea (așa-numitele „usage limits”, adică plafoane de consum), iar problema semnalată este că acestea ar fi fost înăsprite fără o comunicare suficient de vizibilă pentru clienții existenți. În practică, utilizatorii pot ajunge mai repede la un prag după care accesul la anumite funcții este limitat sau încetinit, chiar dacă au un plan plătit. De ce contează: „abonament” cu acces variabil Pentru un produs de inteligență artificială folosit la muncă, predictibilitatea contează la fel de mult ca performanța. Dacă limitele se schimbă din mers, utilizatorii nu mai pot estima: cât pot folosi serviciul într-o zi/săptămână; dacă pot baza procese interne pe el (de exemplu, redactare, analiză, rezumare); ce primesc efectiv pentru prețul plătit, în condițiile în care accesul poate fi „tăiat” mai devreme decât se așteptau. În acest context, reacția abonaților nu este doar una de nemulțumire „de produs”, ci una legată de raportul cost–beneficiu și de încrederea în condițiile comerciale. Ce urmează Materialul indică un val de nemulțumiri în rândul abonaților Gemini Pro, pe fondul acestor limite mai stricte. Dacă Google nu clarifică public și detaliat ce s-a schimbat și cum se aplică plafoanele, riscul imediat este creșterea ratei de renunțare la abonament și migrarea către alternative percepute ca mai transparente în privința limitelor de utilizare. [...]
Un model intern OpenAI a infirmat o conjectură veche de decenii, sugerând că IA poate produce rezultate de cercetare verificabile, nu doar asistență. Potrivit OpenAI , sistemul a găsit o demonstrație care contrazice o presupunere centrală din geometria discretă legată de „problema distanței unitare” în plan, iar demonstrația a fost verificată de un grup de matematicieni externi, care au redactat și o lucrare „companion” pentru a explica argumentul și contextul. Problema, formulată de Paul Erdős în 1946, întreabă câte perechi de puncte pot fi la distanța exact 1 dacă plasăm n puncte în plan. Deși ușor de enunțat, este notoriu de dificilă, iar timp de decenii a existat convingerea că aranjamentele de tip „grilă pătrată” sunt, în esență, aproape optime pentru a maximiza numărul de astfel de perechi. Ce s-a schimbat: o îmbunătățire „polinomială” față de grila pătrată OpenAI susține că modelul a produs o familie infinită de exemple care oferă o îmbunătățire polinomială față de construcțiile considerate anterior cele mai bune. În termeni tehnici, dacă notăm cu u(n) numărul maxim de perechi la distanță 1 dintre n puncte, noul rezultat arată că pentru infinit de multe valori ale lui n există configurații cu cel puțin: n ^(1+δ) perechi la distanță 1, pentru un δ fix > 0. Textul precizează că demonstrația inițială generată de IA nu oferă un δ explicit, însă o rafinare „în curs” atribuită profesorului Will Sawin (Princeton) arată că se poate lua δ = 0,014. De ce contează pentru IA: nu e un sistem „specializat pe matematică” Un element central al relatării este metoda: demonstrația ar fi venit de la „un nou model de raționament de uz general”, nu de la un sistem antrenat special pentru matematică, nici de la unul construit explicit pentru a căuta strategii de demonstrație sau țintit pe această problemă. OpenAI spune că a evaluat modelul pe o colecție de probleme asociate lui Erdős, iar în acest caz a rezultat o demonstrație care rezolvă problema deschisă (în sensul infirmării conjecturii). Publicația numește rezultatul un „milestone” (prag) pentru comunitățile de matematică și IA, susținând că este prima dată când o problemă deschisă proeminentă, centrală unui subdomeniu, este rezolvată autonom de IA și trece verificarea experților. Ce fel de idei au fost folosite: punte între geometrie și teoria algebrică a numerelor Surpriza matematică, în versiunea OpenAI, vine din faptul că demonstrația aduce instrumente din teoria algebrică a numerelor (ramură care studiază, între altele, factorizarea în extensii ale numerelor întregi) într-o problemă geometrică „elementară”. Textul menționează explicit utilizarea unor concepte precum „turnuri infinite de corpuri de clasă” și teoria Golod–Șafarevich pentru a arăta că există corpurile de numere necesare construcției. Verificare și interpretare: rolul matematicienilor externi OpenAI afirmă că demonstrația a fost verificată de matematicieni externi, care au scris și o lucrare de însoțire. În material sunt incluse și evaluări ale semnificației: Tim Gowers (laureat al Medaliei Fields), în lucrarea companion, numește rezultatul „un prag în matematica IA”, iar Arul Shankar apreciază că astfel de modele pot avea „idei originale ingenioase” și le pot duce la capăt. În aceeași notă, Thomas Bloom descrie impactul ca fiind „un da moderat” la întrebarea dacă demonstrația ne învață ceva nou despre problemă, argumentând că arată cât de mult pot spune construcțiile din teoria numerelor despre astfel de întrebări din geometria discretă și că profunzimea teoriei necesare ar putea orienta cercetări viitoare. Ce urmează Din perspectiva OpenAI, miza depășește cazul punctual: dacă un model poate menține coerent un argument lung, poate conecta domenii îndepărtate și poate produce rezultate care rezistă verificării, aceste abilități ar fi relevante și pentru alte științe (biologie, fizică, inginerie, medicină). În același timp, compania insistă că „judecata umană” rămâne esențială: oamenii aleg problemele, interpretează rezultatele și decid direcțiile de cercetare. [...]
Google extinde Project Genie către abonații AI Ultra și îl leagă de Street View , ceea ce mută prototipul din zona de demonstrație către un instrument mai ușor de folosit la scară globală pentru simulări „ancorate” în locuri reale, potrivit Google Blog . Noutatea este o funcție de „grounding” (ancorare) în imagini din Google Street View: modelul poate genera medii virtuale interactive pornind de la imagini din lumea reală, astfel încât agenți AI sau, potențial, roboți să poată „naviga” și interacționa într-un cadru mai apropiat de realitate. Google spune că Genie a fost folosit ca instrument de cercetare și că a ajutat inclusiv Waymo la simularea unor medii rutiere „hiper-realiste”. Ce aduce integrarea cu Street View În Project Genie, utilizatorul poate selecta un loc (deocamdată doar din SUA) printr-un marcaj de tip „pin” din Maps și poate alege opțional un stil vizual (de exemplu „Desert Sands”, „Stone Age”, „Ocean World” sau „B&W film”). Apoi descrie un personaj, iar sistemul generează o lume imaginară în care punctul de start este legat de imagistica reală din Street View. Google precizează că această capabilitate folosește „Maps Imagery Grounding”, aceeași tehnologie utilizată de dezvoltatori pentru a crea vizualuri generate de AI pe baza imaginilor Street View. Disponibilitatea Street View în Project Genie este „acum” pentru locuri din SUA, cu planuri de extindere către alte zone „în timp”. Acces: inclus în abonamentul Google AI Ultra de 200 de dolari Începând cu 19 mai 2026, Project Genie (inclusiv noua funcție bazată pe Street View) intră într-un proces de lansare graduală către „toți abonații eligibili” Google AI Ultra, la prețul de 200 de dolari (aprox. 920 lei) pe lună, la nivel global, pentru utilizatori de 18+ ani. Google subliniază că Project Genie rămâne un prototip experimental de cercetare în Google Labs și că lucrează la îmbunătățirea detaliilor și a acurateții, menționând existența unor limitări curente (fără a le detalia în textul sursă inclus aici). De ce contează pentru piață Mutarea funcției către un abonament comercial scump (AI Ultra) sugerează o direcție de monetizare pentru modele de tip „world model” (modele care generează și simulează medii), cu utilizări posibile în testare, instruirea agenților AI și simulări. În același timp, restricția inițială la locații din SUA indică faptul că extinderea globală a funcției depinde de pași operaționali ulteriori, pe care Google îi descrie doar la nivel de intenție („în timp”). [...]
Google extinde Pomelli cu funcții „agentice” care pot reduce timpul și costurile de creare a materialelor de brand pentru IMM-uri , prin automatizarea definirii identității de brand și generarea rapidă de ghiduri vizuale și site-uri, potrivit Google . Pomelli, un produs din Google Labs lansat anul trecut pentru a ajuta întreprinderile mici și mijlocii să creeze conținut „în linie cu brandul”, a fost folosit până acum pentru „milioane” de imagini profesionale de produs, campanii sociale și reclame, conform companiei. Noua actualizare introduce capabilități „agentice” – adică funcții care pot executa pași mai complecși pe baza unui obiectiv, nu doar să răspundă punctual la comenzi. „Pomelli Agent” și „Business DNA”: baza identității de brand Elementul central al update-ului este Pomelli Agent, care ajută companiile să construiască „Business DNA” (identitatea de brand). Utilizatorii pot încărca documente și fotografii despre produse sau pot discuta cu agentul pentru a-și defini identitatea, inclusiv atunci când pornesc de la zero. Două funcții noi după definirea identității: „brand books” și site-uri După ce „Business DNA” este stabilit, Pomelli primește două instrumente noi: Brand books : generarea de ghiduri de brand care includ imagini personalizate, fonturi și culori. Websites : proiectarea și publicarea („stand up”) a unui site complet „în câteva clicuri”. Google nu oferă în material detalii despre preț, disponibilitate pe piețe sau condiții de acces în afara invitației de a încerca Pomelli în Google Labs. [...]
Google își extinde AI Studio către dezvoltare „cap-coadă”, inclusiv Android și implementare în cloud fără cost inițial , mizând pe reducerea barierelor operaționale pentru echipe și creatori, potrivit Google Blog . Noutățile anunțate la Google I/O 2026 urmăresc să scurteze drumul de la prototip la aplicație funcțională, prin integrare mai strânsă cu ecosistemul Google și opțiuni de publicare/testare mai directe. Integrare în Google Workspace și export pentru lucru local Google spune că a „țesut” AI Studio în ecosistemul său, iar acum Google Workspace devine accesibil direct din aplicațiile construite în AI Studio . Concret, dezvoltatorii pot crea aplicații care folosesc date din Sheets, organizează fișiere din Drive sau lucrează cu documentele și datele deja utilizate de echipe, fără a părăsi AI Studio. Pentru iterații mai rapide în regim local, AI Studio permite export direct către Google Antigravity , păstrând istoricul conversațiilor, fișierele proiectului și „secretele” (de tip chei/token-uri), astfel încât echipele să poată continua dezvoltarea și să își scaleze fluxul de lucru. Funcții noi de design: generare de resurse și editare în previzualizare Pe zona de personalizare vizuală, Google introduce două funcții orientate spre prototipare și rafinare rapidă: Generare de resurse personalizate (imagini): agentul „Build” din AI Studio poate genera imagini „din mers” folosind „Nano Banana”, pentru interfețe adaptate sau machete fără resurse „placeholder” externe. Editare direct în modul de previzualizare: un instrument de editare permite adnotări în fereastra de preview (de exemplu, desen peste interfață), ajustarea componentelor și generarea de elemente vizuale noi, în același flux de lucru. Aplicație mobilă AI Studio, disponibilă pentru preînregistrare Google anunță și o aplicație mobilă AI Studio , disponibilă pentru preînregistrare, cu promisiunea de a aduce „build mode” pe telefon. Scopul este continuitatea: începi pe mobil „din mers”, apoi continui în profunzime la birou. Aplicația ar include posibilitatea de a remixa aplicații dintr-o galerie mobilă și de a partaja implementări live pentru feedback și colaborare. Dezvoltare nativă Android în browser, cu testare în Google Play Cea mai concretă schimbare operațională pentru dezvoltatori este că, „începând de astăzi”, AI Studio permite construirea de aplicații Android native direct în tab-ul de build , printr-o opțiune dedicată („Build an Android app”). Google susține că nu mai este nevoie de instalări locale, de gestionarea SDK-urilor sau de configurarea unui mediu local. Experiența include, conform descrierii din material: cod Kotlin „de calitate pentru producție” , folosind cel mai recent tipar Jetpack Compose; emulator Android în browser și suport pentru ADB (Android Debug Bridge) pentru instalare pe un dispozitiv Android; testare directă în Google Play , prin conectarea contului de Google Play Developer și publicarea în „Internal Test Track” cu un singur click. Implementare gratuită pentru primele două aplicații, fără card Pe partea de costuri inițiale, Google afirmă că utilizatorii aflați la început pot implementa primele două aplicații în Google Cloud fără cost și fără card . Pentru proiectele care au deja activată facturarea, comportamentul implicit rămâne Cloud Run Free Tier (nivelul gratuit al serviciului Cloud Run). În ansamblu, pachetul de anunțuri indică o direcție: Google încearcă să transforme AI Studio într-un instrument complet, care acoperă dezvoltarea, testarea și implementarea, reducând dependența de configurări locale și de pași separați între produse. [...]
Google a anunțat noi funcții pentru Stitch, axate pe design în timp real . Actualizările au fost prezentate pe 19 mai 2026, în cadrul conferinței I/O, și vizează transformarea procesului de design într-o colaborare „live” cu un „Stitch Agent” (un asistent software care generează și ajustează interfețe pe măsură ce utilizatorul oferă indicații). Compania spune că Stitch poate fi folosit pornind de la un prompt text, prin comandă vocală sau prin aducerea unui cod existent și a fișierelor de design. În acest scenariu, utilizatorul descrie ce își dorește, iar Stitch „lucrează alături” de el pentru a construi și rearanja ideile, cu iterații care pot fi urmărite și corectate pe parcurs. „Stitch își transmite acum munca direct pe pânză, iar tu îl poți vedea lucrând în timp real.” Pentru partajare, Google precizează că se poate genera „instant” un link distribuibil prin Google AI Studio. Iar pentru trecerea către producție, utilizatorii pot exporta ecranele în Google Antigravity, pentru integrarea logicii de backend, sau pot publica direct pe web prin Netlify, conform companiei. Miza pentru utilizatori și echipe este reducerea timpului dintre idee și prototip, respectiv o colaborare mai strânsă în timpul execuției, prin posibilitatea de a „dirija” iterațiile înainte ca rezultatul final să fie încheiat, așa cum descrie Google funcționarea Stitch Agent. Google afirmă că aceste actualizări devin disponibile „începând de astăzi” pentru utilizatori la nivel global, fără a detalia în anunț eventuale limitări comerciale sau condiții de acces. [...]
